联合YOLOv4和迁移学习的侧扫声纳图像沉船检测OA北大核心CSCDCSTPCD
Shipwreck detection in side-scan sonar images using YOLOv4 with transfer learning
为解决侧扫声纳(SSS)图像沉船检测中样本不足、代表性弱等带来的检测精度低的问题,提出了一种联合YOLOv4和迁移学习的SSS图像沉船检测方法.首先,基于SSS成像机理实现了SSS沉船图像样本扩增,解决样本少而无法开展沉船检测模型构建的难题;然后,利用迁移学习,将公共数据集上学习到的权重和沉船通用性特征引入YOLOv4网络,构建高性能沉船检测模型.试验表明,构建的沉船检测模型取得了85.5％的类平均精度(mAP),将传统方法的检测精度提升了7.7…查看全部>>
于永灿;李永奎;龚权华;李应超
武汉大学 测绘学院,湖北 武汉 430079武汉大学 海洋研究院,湖北 武汉 430079交通运输部 东海航海保障中心 上海海事测绘中心,上海 200090中交三航(上海)新能源工程有限公司,上海 200137
天文与地球科学
水下目标检测侧扫声纳图像深度学习迁移学习数据增强
《海洋测绘》 2021 (4)
海底地形地貌信息高精度高分辨率快速获取理论与方法
38-42,5
国家自然科学基金(41576107)中交三航局A类课题(2020-04).
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